「4歳以上1勝クラス」の無料AI競馬予想【ウェーブ】
競馬予想の更新日：
東京
7R
4歳以上1勝クラスダート1600m15頭
🔖 競馬予想の目次
🤖 競馬AIウェーブによる「4歳以上1勝クラス」競馬予想
競馬AIウェーブの予想自信度は…
激アツ
今回の「4歳以上1勝クラス」（ダート1600m・15頭）について、当サイトのAI競馬予測モデルが各馬の能力値を総合的に分析いたしました。本命には《ビービーバザーク》を推奨させていただきます。過去の走破タイムやダート1600mでの条件適性、騎手との相性などを考慮した結果、他の出走馬との間に明確な実力差が見られました。対抗は《ミスティマウンテン》、3番手に《スクレイピング》を評価しております。軸馬としての信頼度が高いレースと言えるでしょう。
| 馬番 | 馬名・騎手名 | 人気 | AI予想 |
|---|---|---|---|
| 0 | 00倍 | ◎ 90.0 | |
| 0 | 00倍 | ○ 79.0 | |
| 0 | 00倍 | ▲ 77.2 | |
| 0 | 00倍 | △ 75.9 | |
| 0 | 00倍 | ☆ 72.3 | |
| 0 | 00倍 | 72.3 | |
| 0 | 00倍 | 71.0 | |
| 0 | 00倍 | 69.7 | |
| 0 | 00倍 | 68.9 | |
| 0 | 00倍 | 67.5 | |
| 0 | 00倍 | 62.8 | |
| 0 | 00倍 | 59.5 | |
| 0 | 00倍 | 58.7 | |
| 0 | 00倍 | 51.4 | |
| 0 | 00倍 | 消 20.0 |
🧮 馬券点数計算
上の競馬予想一覧表の「軸」「紐」「穴」のボタンを押すと
自動でそれぞれの券種の点数が表示されます。
馬券購入の参考にしてください。
| ワイド | 枠連 | 馬連 | 馬単 | 三連複 | 三連単 | 0点 | 0点 | 0点 | 0点 | 0点 | 0点 |
|---|
📊 AIスコア分布「4歳以上1勝クラス」
トップスコアが際立つ分布となっております。11.0ptのリードは、AIが本命馬の勝利確率を高く見積もっていることの表れです。堅実な馬券を狙うのであれば、この馬からの流しがおすすめでございます。
⭐ AI競馬ウェーブ注目馬ピックアップ「4歳以上1勝クラス」
0 ビービーバザーク（浜中俊騎手）
「4歳以上1勝クラス」でAIが最も高く評価した《ビービーバザーク》を深掘り分析いたします。
📌 前走の菱田裕二騎手から浜中俊騎手に乗り替わり。手替わり効果に期待。
📌 前走1800m→今回1600mへ距離短縮。スピード勝負への対応力が鍵。
📌 近走の着順が上昇傾向（8着→7着→2着→5着→5着）。調子の波に乗っている。
📊 近走成績: 阪神ダート1800m 8着（4人気） → 京都ダート1800m 7着（5人気） → 阪神ダート1800m 2着（13人気）
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
🎲 波乱度メーター「4歳以上1勝クラス」
過去1111レースでの1番人気の勝率は34.2%。
やや堅い傾向のコース条件で、軸馬を信頼しやすいレースと言えます。
なお、標準的な頭数である点もご考慮ください。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 1番人気の勝率 | 34.2% |
| 1番人気の連対率 | 53.8% |
| 1番人気の複勝率 | 67.1% |
| 勝ち馬の平均人気 | 3.2番人気 |
| 集計レース数 | 1111レース |
🏇 AI競馬ウェーブ展開予測シナリオ「4歳以上1勝クラス」
出走馬の直近レースの脚質から、このレースの展開を予測します。
予測ペース：ハイペース
先行勢が3頭と多めの構成でございます。序盤からペースが流れ、最後の直線で差し馬が伸びてくる展開が想定されます。人気の先行馬が崩れるケースも考えられますので、穴党の方は後方待機組に注目です。
| 脚質 | 頭数 | 構成比 |
|---|---|---|
逃げ | 2頭 | 13.3% |
先行 | 1頭 | 6.7% |
差し | 4頭 | 26.7% |
追込 | 8頭 | 53.3% |
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測「4歳以上1勝クラス」
《ディープキング》《スマートブル》が上り調子となっております。
直近の着順が着実に上昇しており、勢いのある走りが期待できます。
この好調ぶりは見逃せないポイントでございます。
| 馬番 | 馬名 | 調子 |
|---|---|---|
0 | ディープキング | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 12着 ← 3着 ← 15着 ← 10着 ← 3着 | ||
0 | カルフ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 5着 ← 13着 ← 7着 ← 7着 ← 9着 | ||
0 | リーゼントジェイド | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 11着 ← 13着 ← 11着 ← 11着 ← 13着 | ||
0 | マテンロウノカゼ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 3着 ← 5着 ← 7着 ← 6着 ← 3着 | ||
0 | スマートブル | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 15着 ← 9着 ← 14着 ← 9着 ← 1着 | ||
0 | レッドルイナール | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 11着 ← 11着 ← 10着 ← 9着 ← 10着 | ||
0 | ミスティマウンテン | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 6着 ← 6着 ← 11着 ← 11着 ← 2着 | ||
0 | ビービーバザーク | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 8着 ← 7着 ← 2着 ← 5着 ← 5着 | ||
0 | ボーヌロマネ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 14着 ← 7着 ← 4着 ← 4着 ← 5着 | ||
0 | コーシューパンジャ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 9着 ← 3着 ← 13着 ← 4着 ← 2着 | ||
0 | ヴォラーレ | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 16着 ← 15着 ← 14着 | ||
0 | レッドベルダンス | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 6着 ← 8着 ← 8着 ← 5着 ← 8着 | ||
0 | スクレイピング | ↖ やや上昇 |
| 直近5走: 5着 ← 10着 ← 15着 ← 13着 ← 1着 | ||
0 | カンレイスキー | ↑ 上昇中 |
| 直近5走: 11着 ← 16着 ← 5着 ← 1着 ← 15着 | ||
0 | ライズトゥザトップ | ↙ やや下降 |
| 直近5走: 9着 ← 8着 ← 13着 ← 6着 ← 12着 | ||
👔 AI競馬ウェーブ調教師×東京相性分析「4歳以上1勝クラス」
東京での勝率が最も高いのは手塚 貴久調教師（531戦73勝・勝率13.7%）でございます。
| 馬番 | 馬名 | 調教師 |
|---|---|---|
0 | レッドベルダンス | 手塚 貴久 |
| 勝率: 13.7% 複勝率: 35.8% 平均着順: 6.3位 | ||
0 | ボーヌロマネ | 奥村 武 |
| 勝率: 12.1% 複勝率: 23.7% 平均着順: 7.0位 | ||
0 | ビービーバザーク | 武 幸四郎 |
| 勝率: 9.6% 複勝率: 34.8% 平均着順: 6.5位 | ||
0 | スクレイピング | 尾関 知人 |
| 勝率: 7.9% 複勝率: 19.7% 平均着順: 7.9位 | ||
0 | ミスティマウンテン | 池上 昌和 |
| 勝率: 7.3% 複勝率: 24.9% 平均着順: 7.3位 | ||
0 | ディープキング | 田村 康仁 |
| 勝率: 7.2% 複勝率: 24.3% 平均着順: 7.1位 | ||
0 | カンレイスキー | 竹内 正洋 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 27.6% 平均着順: 7.4位 | ||
0 | マテンロウノカゼ | 昆 貢 |
| 勝率: 7.0% 複勝率: 25.4% 平均着順: 7.6位 | ||
0 | ライズトゥザトップ | 牧 光二 |
| 勝率: 5.8% 複勝率: 17.1% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | リーゼントジェイド | 矢嶋 大樹 |
| 勝率: 4.7% 複勝率: 15.1% 平均着順: 8.5位 | ||
0 | カルフ | 大和田 成 |
| 勝率: 4.5% 複勝率: 18.5% 平均着順: 8.3位 | ||
0 | コーシューパンジャ | 相沢 郁 |
| 勝率: 4.1% 複勝率: 14.9% 平均着順: 8.2位 | ||
0 | ヴォラーレ | 松永 康利 |
| 勝率: 3.1% 複勝率: 12.7% 平均着順: 8.7位 | ||
0 | レッドルイナール | 平岩 大典 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 8.0位 | ||
0 | スマートブル | 室井 潔 |
| 勝率: 0.0% 複勝率: 0.0% 平均着順: 4.0位 | ||
🧬 AI競馬ウェーブ血統×条件適性分析「4歳以上1勝クラス」
東京ダート1600m付近での父馬別産駒成績（過去10年）を分析しました。
勝率が最も高い血統はナダル産駒（103戦12勝・勝率11.7%）です。
血統の条件適性は馬券検討の重要な材料となります。
| 馬番 | 馬名 | 父馬 |
|---|---|---|
0 | スクレイピング | ナダル |
| 出走: 103回 勝率: 11.7% 複勝率: 42.7% | ||
0 | マテンロウノカゼ | ドゥラメンテ |
| 出走: 296回 勝率: 11.5% 複勝率: 26.4% | ||
0 | ミスティマウンテン | サンダースノー |
| 出走: 103回 勝率: 9.7% 複勝率: 23.3% | ||
0 | レッドルイナール | ブリックスアンドモルタル |
| 出走: 56回 勝率: 8.9% 複勝率: 30.4% | ||
0 | ビービーバザーク | シニスターミニスター |
| 出走: 597回 勝率: 8.7% 複勝率: 26.0% | ||
0 | カルフ | カリフォルニアクローム |
| 出走: 100回 勝率: 8.0% 複勝率: 17.0% | ||
0 | ライズトゥザトップ | パイロ |
| 出走: 676回 勝率: 7.8% 複勝率: 24.1% | ||
0 | リーゼントジェイド | シャンハイボビー |
| 出走: 99回 勝率: 7.1% 複勝率: 18.2% | ||
0 | ボーヌロマネ | マクフィ |
| 出走: 250回 勝率: 6.8% 複勝率: 22.4% | ||
0 | カンレイスキー | デクラレーションオブウォー |
| 出走: 109回 勝率: 6.4% 複勝率: 20.2% | ||
0 | ディープキング | ディープインパクト |
| 出走: 190回 勝率: 5.3% 複勝率: 17.9% | ||
0 | レッドベルダンス | レイデオロ |
| 出走: 46回 勝率: 4.3% 複勝率: 21.7% | ||
0 | コーシューパンジャ | ゴールドドリーム |
| 出走: 66回 勝率: 3.0% 複勝率: 15.2% | ||
0 | スマートブル | オーヴァルエース |
| 出走: 9回 勝率: 0.0% 複勝率: 22.2% | ||
0 | ヴォラーレ | ハッピースプリント |
| 出走: 0回 勝率: - 複勝率: - | ||
🐴 AI競馬ウェーブ穴馬診断書「4歳以上1勝クラス」
「4歳以上1勝クラス」のAI穴馬診断で、特に注目度の高い馬が見つかりました。《ディープキング》はAI予測順位こそ高くないものの、激走条件への合致度が非常に高い一頭です。大穴を狙うなら押さえておきたい馬でございます。
※ 穴馬度は過去の走行パターンから算出した参考指標です。
0 ディープキング（西塚洸二騎手） ★★★★☆【大穴候補】
🔥 前走12着大敗→1800mから1600mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。
🔥 前走菅原明良騎手で12着→西塚洸二騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
🔥 約21ヶ月の休養明けだが、以前は好走歴あり。リフレッシュ効果で復活の可能性。
📌 前走芝からダートに初挑戦。未知の魅力がある。
📊 近走成績: 福島芝1800m 12着 → 阪神芝2000m 3着 → 中山芝2000m 15着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 ボーヌロマネ（北村宏司騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走14着大敗→1800mから1600mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。
🔥 前走横山和生騎手で14着→北村宏司騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート1800m 14着 → 中京ダート1400m 7着 → 阪神ダート1400m 4着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↑ 上昇中
0 レッドルイナール（佐藤翔馬騎手） ★★★☆☆【穴馬候補】
🔥 前走11着大敗→2400mから1600mへ距離短縮。距離が長すぎた可能性があり、短縮で一変の余地あり。
🔥 前走原優介騎手で11着→佐藤翔馬騎手に乗り替わり。手替わりで激変の可能性を秘める。
📊 近走成績: 中山ダート2400m 11着 → 中山ダート1800m 11着 → 東京ダート1600m 10着
📈 AI競馬ウェーブ調子トレンド予測: ↖ やや上昇
❓ 「4歳以上1勝クラス」AI競馬予想のよくある質問
Q. 「4歳以上1勝クラス」のAI競馬予想は無料で見られますか？
A. はい、「4歳以上1勝クラス」を含む中央競馬の全レースのAI競馬予想を無料で公開しております。会員登録も不要で、どなたでもすぐにご利用いただけます。
Q. 「4歳以上1勝クラス」のAI予想はいつ更新されますか？
A. 最速で2日前（木曜日）の17時頃に公開し、前日の馬番発表時（12時頃）に更新、当日の朝9時頃に最終更新されます。
Q. 「4歳以上1勝クラス」（東京ダート1600m・15頭）の予想の根拠は？
A. JRA公式データを基に、過去10年以上のレースデータを独自の機械学習モデル（LightGBM）で分析しています。走破タイム・コース適性・騎手成績・血統・調教データなど3,000以上の特徴量を総合的に評価し、各馬の能力値をスコア化しております。
